資料增強的目的：從現有的資料中進行旋轉、平移、錯切變換角度、隨機縮放等變換，產生更多的訓練資料。這一點對於訓練資料較少的情況下，更多的訓練資料有多方面的好處。
import os, shutil
from keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing.image import imagedatagenerator
#建立# the path to the directory where the original
深度學習中的資料增強
關於計算機視覺領域資料增強的一些常用的方法一般而言，比較成功的神經網路需要大量的引數，許許多多的神經網路的引數都是數以百萬計，而使得這些引數可以正確工作則需要大量的資料進行訓練，而實際情況中資料並沒有我們想象中的那麼多 增加訓練的資料量，提高模型的泛化能力 增加雜訊資料，提公升模型的魯棒性 如何獲得...
深度增強學習入門筆記（一）
知乎專欄智慧型單元的學習筆記，僅為自己學習所用，侵刪。openai的三個主要研究方向 1.深度生成模型 deep generative model 通過學習現有的資料生成新的資料。相關研究 1 otoro.net 學習文字自動生成新的文字 2 deep dream neural art 畫風遷移 3...
深度增強學習入門筆記（二）
知乎專欄智慧型單元的學習筆記，就真的只是一邊看一邊記的而已，僅為自己學習所用，侵刪。是增強學習領域最重要的乙個方程。使用價值函式進行決策就需要計算這個函式，那怎麼計算呢？bellman方程。簡而言之，bellman方程的作用 表明價值函式是可以迭代進行計算的。將價值函式的公式 a 表示，s代表狀態，...